Machine Learning Offerte di Lavoro

I Machine Learning Engineer sono programmatori tecnicamente competenti che ricercano, creano e progettano software auto-esecuzione per automatizzare i modelli predittivi. Un ML Engineer costruisce sistemi di intelligenza artificiale (AI) che sfruttano enormi set di dati per generare e sviluppare algoritmi in grado di apprendere e, infine, fare previsioni.

Ogni volta che il software esegue un’operazione, impara da quei risultati per eseguire operazioni future in modo più accurato.

La progettazione di sistemi di apprendimento automatico richiede che l’ingegnere di apprendimento automatico valuti, analizzi e organizzi i dati, esegua test e ottimizzi il processo di apprendimento per aiutare a sviluppare modelli di apprendimento automatico ad alte prestazioni.

Machine Learning: le Posizioni Aperte

Cosa fa un Machine Learning Engineer

Sebbene i compiti specifici varino a seconda delle dimensioni di un’organizzazione e del team generale di data science, la maggior parte dei ruoli di Machine Learning Engineer includerà tutte o la maggior parte delle seguenti responsabilità:

• Progettazione, sviluppo e ricerca di sistemi, modelli e schemi di Machine Learning
• Studio, trasformazione e conversione di prototipi di data science
• Ricerca e selezione di set di dati appropriati
• Esecuzione di analisi statistiche e utilizzo dei risultati per migliorare i modelli
• Formazione e riqualificazione di sistemi e modelli ML secondo necessità
• Identificazione delle differenze nella distribuzione dei dati che potrebbero influenzare le prestazioni del modello in situazioni del mondo reale
• Visualizzazione dei dati per approfondimenti
• Analizzare i casi d’uso degli algoritmi ML e classificarli in base alla loro probabilità di successo
• Capire quando i tuoi risultati possono essere applicati alle decisioni aziendali
• Arricchimento di framework e librerie ML esistenti
• Verificare la qualità dei dati e/o assicurarla tramite la pulizia dei dati

Competenze del Machine Learning Engineer

Anche se scoprirai che un ingegnere dell’apprendimento automatico può iniziare in qualsiasi numero di discipline, la maggior parte degli ingegneri ML ha un background in informatica, ingegneria, matematica o scienza dei dati.

Uno studio ha evidenziato le differenze di background tra ingegneri di machine learning e altri ruoli correlati, come data scientist, software engineer, data Analyst e data engineer.

I numeri hanno mostrato che il ruolo di Data Scientist ha chiaramente i campi di studio più diversi di questi titoli di lavoro correlati che abbiamo esaminato, mentre il ruolo di Software Engineer ha attratto i background educativi meno diversi. Nel caso del ruolo di Machine Learning Engineer, nel frattempo, oltre il 60% dei Machine Learning Engineer proviene da un background di informatica o ingegneria e hanno quasi il doppio delle probabilità che provengano da questi background rispetto a qualcuno con il titolo di “Data Scientist .”

Per quanto riguarda il loro background professionale, lo studio ha rilevato che il titolo di lavoro precedente più probabile per un ingegnere dell’apprendimento automatico sarebbe “Ingegnere del software”. Molti altri ingegneri ML lavorano nel mondo accademico prima di dedicarsi a una carriera nell’apprendimento automatico.

Ma è importante ricordare che la scienza dei dati e l’apprendimento automatico sono ancora nella loro relativa infanzia come campi di studio e poiché molte aziende nel settore tecnologico e non solo stanno cercando di creare i propri team di scienza dei dati, stanno diventando possibili nuovi percorsi verso un ingegnere dell’apprendimento automatico.

Sebbene tu abbia bisogno di solide basi in matematica e informatica, molti stanno raccogliendo le altre abilità e aree di conoscenza necessarie per diventare un ingegnere dell’apprendimento automatico, ad esempio comprendere l’apprendimento supervisionato e non supervisionato, il deep learning, la regressione, la classificazione, i metodi di clustering, e reti neurali – seguendo un corso di certificazione, molti dei quali possono essere completati online.

Cosa devi sapere per fare Carriera

Ogni grande esperto di Machine Learning sembrerebbe avere alcuni tratti in comune. Ecco le caratteristiche di un ingegnere di machine learning di successo:

Se stai cercando di intraprendere una carriera nell’intelligenza artificiale e nell’apprendimento automatico, dovrai imparare a programmare. Un programmatore dovrebbe comprendere i linguaggi utilizzati di frequente, inclusi C++, Java e Python, e non finisce qui. Anche linguaggi come R, Lisp e Prolog sono diventati linguaggi importanti per l’apprendimento automatico. Tuttavia, non tutti gli ingegneri di machine learning di successo devono essere necessariamente esperti in HTML o JavaScript.

Non puoi padroneggiare l’apprendimento automatico senza almeno un po’ di matematica. Indipendentemente dal fatto che tu abbia un background formale in matematica e statistica o meno, dovrai avere almeno un livello di competenza matematica di scuola superiore per tenere il passo. Al centro di molti algoritmi di apprendimento automatico c’è una caratterizzazione formale della probabilità e delle tecniche che ne derivano. Strettamente correlato a questo è il campo della statistica, che fornisce varie misure, distribuzioni e metodi di analisi necessari per costruire e convalidare modelli dai dati osservati. In sostanza, molti algoritmi di apprendimento automatico sono estensioni delle procedure di modellazione statistica.

I migliori ingegneri ML sono guidati dalla curiosità. Non rispondono con frustrazione quando un modello o un esperimento falliscono, ma sono invece curiosi di scoprire perché.

Ma risolvono anche i problemi in modo efficiente. I migliori professionisti dell’apprendimento automatico sviluppano approcci generalizzati per correggere bug e classificazioni errate nei loro modelli di apprendimento automatico perché la correzione di singoli bug richiederà tempo e renderà anche più difficile e complesso lavorare con i tuoi modelli.

È anche importante bilanciare la determinazione a risolvere i problemi con la comprensione pratica che molti dei tuoi modelli ed esperimenti falliranno. I migliori ingegneri di Machine Learning sviluppano la sensazione di quando è il momento di andarsene.

Quali lavori sono simili a un ruolo di ingegnere di machine learning?

All’interno del più ampio campo della scienza dei dati, ci sono molti professionisti dei dati che svolgono ruoli simili a quelli di un ingegnere dell’apprendimento automatico. Ecco alcune posizioni che potrebbero far parte del percorso professionale di un professionista del Machine Learning.

• Data Scientist: il ruolo di Data Scientist è il nesso tra tecnologia e business. Un Data Scientist ha il compito di avere il senso degli affari per comprendere le sfide che le aziende devono affrontare e quindi utilizzare l’analisi e l’elaborazione dei dati per portare alla luce soluzioni e opportunità. È compito di un data scientist trovare informazioni utili sepolte in dati non strutturati e utilizzare tali dati per eseguire analisi predittive. Le tendenze e i modelli che i data scientist trovano aiutano le aziende a prendere decisioni basate sui dati e, in definitiva, ad aumentare i ricavi. I data scientist dovrebbero anche essere in grado di presentare le loro scoperte con visualizzazioni accattivanti.
• Data Analyst: gli analisti dei dati si occupano di visualizzazione, gestione ed elaborazione dei dati. Una delle responsabilità o abilità più importanti di un analista di dati è l’ottimizzazione, in cui creano e modificano algoritmi che possono essere utilizzati per eliminare le informazioni senza danneggiare i dati.
• Data Engineer: un ingegnere dei dati costruisce e testa ecosistemi di big data scalabili in modo che i data scientist dispongano di sistemi di dati stabili e ottimizzati su cui eseguire i loro algoritmi. È anche compito di un Data Engineer aggiornare i sistemi esistenti con versioni aggiornate delle tecnologie attuali. L’ingegneria dei dati spesso implica anche la creazione di algoritmi per aiutare le aziende oi clienti ad accedere più facilmente ai dati grezzi.
• AI Engineer: gli ingegneri di intelligenza artificiale lavorano con le tradizionali tecniche di apprendimento automatico come l’elaborazione del linguaggio naturale e le reti neurali per costruire modelli che alimentano le applicazioni di intelligenza artificiale.
• Computer Scientist: Computer Scientists computer e sistemi computazionali. Gli scienziati informatici si occupano principalmente di software e sistemi software, inclusa la loro teoria, progettazione, sviluppo e applicazione.
• Software Engineer: l’ingegneria del software consiste nell’utilizzare l’analisi matematica e i principi dell’informatica per progettare e sviluppare software per computer. Gli ingegneri del software sviluppano tutti i tipi di software, inclusi sistemi operativi, giochi per computer, applicazioni e sistemi di controllo di rete. Quotidianamente, a seconda della fase di sviluppo del software, uno sviluppatore software garantirà il corretto funzionamento dei programmi attivi, effettuerà aggiornamenti, correggerà bug e creerà nuovi programmi. L’ingegneria del software abbraccia una varietà di tecnologie, dai dispositivi domestici intelligenti agli assistenti virtuali.

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